面向微博签到数据的城市社区结构挖掘

近年来,城市发展趋向区域化管理,为了得到贴近城市真实内部结构的区域划分方式,辅助城市规划决策,需要在以人为本的角度进行城市社区结构挖掘。基于2015年深圳市的微博签到数据,对现有城市社区结构挖掘研究中社区发现最小单元定义不合理、划分特征因子多为独立特征缺乏关联性等不足进行改良。经过有效数据筛选形成用户轨迹后,将Voronoi划分得到的泰森多边形作为社区发现的最小单元,保留划分对象重要程度的不同,并以此构建一张由特征签到POI点形成的城市内部交互网络。划分特征因子除了人群的主观迁徙外,还增加了空间邻近约束,通过REDCAP社区挖掘算法对构成的地理空间网络进行区域分割,确保了社区划分结构的完整性。最后选取模块度最大为0.5095时的划分结果,通过实地比对和POI类型分析,发现得到的7个子社区功能结构完整、且社区间差异明显,对于城市公共设施的完善和城市规划发展的区域划分方向具有重要参考意义。     

基于社交媒体数据的城市人群分类与活动特征分析

空间信息技术已开始进入全空间信息系统发展阶段,即将空间信息系统的范畴从传统测绘空间扩展到宇宙空间、室内空间、微观空间等可量测空间。位置大数据不仅是全空间信息系统的重要研究对象之一,而且也成为了广域全空间中了解人们生活方式以及城市动态变化的一种有效途径。本文基于社交媒体数据中的位置签到数据,提出一种不同于传统以社会经济属性为依据的城市人群分类方法。首先利用签到数据的时间序列构造矩阵模型;然后,通过分析用户签到活动的时间特征,采用K-means聚类算法和K近邻算法（K-NN）识别出具有不同时空行为特征的城市人群（静态居民、动态居民、通勤者以及访问者）;最后,本文根据得到的人群分类结果,通过分析不同类型人群的时空间行为特征,发现不同类型人群时空间行为的差异性与潜在规律性,从而为表征城市人群的组成结构及特征,研究城市时空结构提供一种新的视角。     

基于大规模手机定位数据的群体活动时空特征分析

城市空间与居民行为不断交互,相互影响。探究城市空间中的群体活动分布及其时空变化能够帮助数据驱动的城市规划与城市治理。基于大数据的时空间群体活动研究是当前时空大数据研究的一个热点。本文以深圳市为例,基于约1000万手机用户在某一工作日的基站尺度的手机定位数据,识别用户停留位置和停留活动,重建活动语义信息,分析用户的停留点和停留活动的分布差异,研究群体活动的时空分布模式,探讨人群活动模式的多样分布特征。研究表明：停留位置和活动分布存在差异,每人每天平均的停留个数约为2.1个,而每人每天平均从事的活动约为3.4个;不同类型的活动在时间上存在波动;群体活动存在空间分异特征,整体上服从“空间幂律”。本研究揭示了城市空间中群体活动的多样性及其时空分布特征,对于城市居民活动研究、城市交通优化和城市规划具有重要的意义。     

基于位置签到数据的城市空间分析与可视化

微博签到是一种典型的基于位置的社交服务,反映出社交用户与城市公共空间的互动,海量的社交位置签到数据为城市研究提供了全新的视角。本文基于香港、深圳两个城市2014年1月至2015年1月时间段内的新浪微博签到数据,从签到数据空间特性、旅游热点分布和居民活动空间3个方面对城市空间进行了综合分析:空间相关性分析结果表明签到事件在城市空间的分布具有明显的聚集性,并根据空间扫描统计结果依次标识出签到事件高值聚集区;针对旅游类签到数据分析发现两城市旅游关注度的时间变化趋势一致且峰值与我国假期时间分布相吻合,旅游热点主要分布于城市中心地带;以签到事件的规模、强度和集聚程度作为居民活动的表征分析城市活动空间特征,结果表明居民活动的核心圈层受到传统行政区划影响但分布已初步呈现"多心开敞"的空间形态。     

基于微博签到数据的成渝城市群空间结构及其城际人口流动研究

随着区域一体化进程的加快,中国城市群快速地发展起来,城市群城际间的人口流动研究得到了国内外学者的关注。城市群空间结构的研究以地理实体空间分析为主,城际人口流动的研究多使用传统统计数据,而将大数据运用于城市群空构特征,并结合传统的社会经济统计数据对该区域人口流动的影响因素进行分析。研究发现：① 微博签到数据进一步解释了成渝城市群呈现出“双核多中心”的组团特征,成都市和重庆主城构成了“双核”;② 微博人口流动的方向会受到行政区划的影响,微博人口流动的强度呈现出一定的等级差异;③ 微博人口流动的强度与方向同社会经济发展水平呈现出相对一致性,即地区生产总值越高、人口规模越大或交通联系强度越强,则人口流动越强烈。     

基于微博数据的中国人群气温感知时空分异特征及影响因素分析

极端气温事件发生频率的增加对人群的健康带来了很大的影响,深入理解人群对气温变化的感知特征有助于提高应对极端气温事件的预警、适应和管理水平。针对传统调查数据在样本量和覆盖度等方面的不足,本文使用基于微博的社交媒体数据来研究人群对气温感知的定量特征。研究通过建立气温关注度、敏感性和耐受性等指标,调查了中国2017年31个城市的人群对气温感知的空间格局变化与局部变异性,分析了不同季节和不同群体对气温感知的差异性与影响因素。分析结果表明：人群对气温的感知表现出显著的纬度梯度规律性,纬度每下降1°,人群平均的热耐受性增强0.42oC,冷耐受性降低0.31oC,冷敏感性增强0.51;人群对气温的感知在不同季节、不同群体之间也表现出显著的差异性,反季的异常气温更易引起人群对于气温变化的关注,青少年与女性群体对冷更为敏感;气温感知特征的区域差异性与气候分区紧密相关,温带地区的人群比热带显示出更强的热耐受性,而热带地区的人群具有更显著的气温敏感性。本文研究结果可以为理解大尺度上人群对气温变化感知的基本特征和分异规律提供新的规律发现与证据支持。     

基于出租车GPS数据的居民就医时空特征分析

城市医疗服务在很大程度上影响着城市居民的生活质量,在公共服务领域中发挥着极其重要的作用。近年来,中国城市化发展过程中产生了海量的大数据,基于这些海量数据分析居民就医出行特征对于优化和改善城市医疗资源布局具有重要意义。本文以北京市主要医疗机构空间位置数据为基础,基于出租车GPS移动轨迹数据,采用时空统计分析方法,研究了出租车出行模式下的居民就医出行时空特征。结果表明,利用医院的OD（Origin-Destination）网络结构特征分析,可以识别出不同医院的服务范围以及受众的时空分布模式。市区尤其是四环以内医院的就医网络密集、紧凑,就医密度较高,而四环以外尤其是郊区周边,就医网络稀疏、分散,医疗资源的级别及地理位置影响了居民的就医倾向。本研究基于浮动车GPS数据开展居民就医时空行为模式挖掘研究,可以为城市医疗资源供需分析和优化配置提供决策支持。     

基于手机信令数据的城市小活动空间人群空间分布特征

小活动空间人群是指日常活动范围较小的居民群体,他们对城市公共资源的需求主要集中在家庭位置附近的区域,分析其活动的时空规律特征,有助于更好地实现城市公共资源的均等化和精准化配置.然而目前研究中对此类人群关注较少,为此,本文提出一种基于手机信令数据的小活动空间人群识别及其空间分布的研究方法.首先识别用户家庭位置和停留点位置...     

一种微博POI签到数据的四叉树格网获取方法

针对现有的新浪微博POI签到数据获取方式所存在的数据目标容易丢失的问题,提出了一种四叉树动态格网获取数据的方法。该方法首先对目标区域按照单一尺度划分均匀格网来获取数据,若待抓取格网中POI数量超过阈值,则采用四叉树思想动态划分当前格网迭代抓取。通过对比单一尺度格网抓取方法,验证了此方法能更好地保证数据采集的完整性,适用于大范围内的数据采集。实验中采用四叉树动态格网抓取方法,获取到全国范围内2017年1月至3月,共计1963851条新浪微博POI签到数据。     

基于浮动车数据的城市道路通行能力时空特征分析

针对城市道路通行能力定量度量指标,提出基于浮动车数据的道路基本通行能力评估方法;以道路通行能力指标来分析深圳市道路网通行能力的时空分异规律,结论如下：城市道路通行能力具有明显的时变特征和空间分布的不均衡性;各行政区域通行能力在工作日变化平缓,在休息日出现午高峰;通行能力余量无论在工作日和休息日都浮动较大,并在休息日中午显著下降;道路通行能力具有明显区域分类现象,人口密度和发展程度较高区域的道路通行能力整体较低,且一天内的变化较小;道路等级对通行能力和通行能力余量影响显著,较高等级道路一天内变化较大,低等级道路则较平稳。     

南海区域渔船活动时空特征分析

近年来海洋资源的不断开发利用,使得海洋空间规划变得尤为重要,其中以渔业资源占主要比重。为了对渔业资源监测与规划提供辅助决策信息,本文通过对南海及周边国家2018年船舶自动识别系统（AIS）数据进行预处理,采用数理统计和GIS空间分析方法,实现了南海区域渔船活动强度时空特征分析。结果显示： ① 2018年南海及周边国家渔船以区域性分布为主,集中在中国和越南沿海岸100 km以内区域,在秋季11月捕捞活动频繁,全年渔船平均活动强度白天大于夜晚,16:00 PM 时达到最大渔船活动强度; ② 中国在广东省、广西省和海南省各主要港口渔船活动强度呈现聚集性点状分布,渔船活动强度多大于100,部分港口附近海域呈条带状分布,西沙群岛相较南海其他群岛渔船活动强度较大,除越南外其他周边国家靠近南海附近海域部分海湾和港口有聚集式分布,渔船活动强度都小于2; ③ 越南渔船区域性分布明显,在胡志明港口呈现稳定的块状聚集性分布,且一年四季活动强度变化趋势不大,近岸渔船活动强度保持在50~100,越南渔船在中国南海禁渔线内靠近海南省西南部有两处活动较强的块状分布区域,2018年全年在此区域活动频率占采样天数的87.71%,且平均每小时有7~10艘渔船在该海域活动,休渔期内平均每小时渔船数量大于5,给中国南海海域渔业资源造成巨大威胁。本文通过AIS数据研究分析渔船活动可为海洋空间规划与政府相关部门提供数据支撑。     

基于时空大数据的城市脉动分析研究

随着新型城镇化建设成为了国家战略,各地政府掀起了智慧城市建设热潮。在智慧城市建设中,公共信息平台建设是不可或缺的重要基础环节。随着平台的深入运行,逐步积累了大量的城市数据。但是,数据资源中蕴含的知识远未得到充分挖掘和应用,致使数据爆炸但知识匮乏。因此,基于数据时空和专题属性,建立科学的城市数据体系是城市管理的迫切需求;同时,基于数据体系,揭示各类数据随时空变化规律,展现城市脉动发展情况是城市决策重要的依据,也是观察和诊治"城市病"的重要技术手段。我们以中新天津生态城所建成的大数据汇聚公共平台为依托,基于数据挖掘技术手段,针对环境、能源、交通脉动进行研究并取得初步成果,科学地揭示了"城市脉动"变化规律,使平台数据发挥最大价值。脉动分析结果以可视化手段表现,反映城市各项指标脉动变化特征。     

基于共享单车数据的城市短途出行时空模式分析

共享单车的爆发式增长给城市规划管理和交通运行带来较大挑战,如何定量解译城市内共享单车的出行时空规律和空置率情况是单车科学调度的迫切需求.基于北斗平台提供的北京市共享单车数据,辅以POI数据,采用空间统计方法提取不同区域内共享单车的时空特征、挖掘单车与城市功能区间的关系,并提出共享单车空置率模型,从而揭示城市中共享单车用户短途出行的时空规律与多区域、多时段单车空置率情况.研究发现:工作日呈现规律性的早晚骑行高峰,出行具有明显的潮汐现象,且热点区域相比休息日更为集中;空置率随用户出行时序变化,以北京市东单区域为例,定量结果显示交通枢纽在早晚出行高峰单车使用率较高空置率较低,从而反映用车需求.本文研究结论可为单车管理调度、辅助城市规划提供参考.     

成都城市区域小气候时空变化特征分析

利用成都市12个自动站的气象资料,分析了成都市区域小气候及其变化特征.研究表明,成都城市热岛现象并非出现在城市中心区,而是北部和东部工业区,其平均气温相对较高,降水量偏多;南部文化区平均气温最低,风速最大;西部旅游居家区气温年变化最小,且有冬暖夏凉的特征,降水量偏少;城市中心区风速最小.     

基于人类时空活动的城市土地利用分类研究

准实时监测城市发展、掌握城市土地利用类型是日趋科学化、合理化进行城市规划的基本要求。随着信息通信技术、移动互联网技术、位置服务等的发展,海量的手机数据、浮动车数据、公交卡数据、社交网络数据等在内的人类时空活动信息为从“人”的角度动态实时感知城市土地利用、空间结构提供了可能。本文以深圳市为例,基于百万名QQ用户2013年的电子足迹数据,提出了不同类型的人类时空活动指数,以建立人类活动与城市地物间的对应关系;借鉴遥感影像不同波段记录各类地物在特定波谱区间辐射值的思想,生成各类人类时空活动指数波段图;并利用最大似然法对该“类高光谱影像”进行城市土地监督分类,获取城市的土地利用图。通过与深圳市规划图的对比验证,全体分类精度为72%。相较于传统基于“物”的遥感探测手段,基于“人”的城市感知更能反映城市内部相同地类的发展差异性。     

基于智慧城市多源时空数据脉动规律认知的城市病研究

随着智慧城市上升为国家战略和《新型智慧城市评价指标》出台,各级政府不断推进新型智慧城市建设,各类便民惠民项目争相落地,产业规模呈现快速增长态势。针对常见城市病,利用我们在智慧城市建设中形成的空间信息公共平台所汇聚的各类数据,运用大数据思维和科学的数据挖掘手段,全方位、多角度揭示城市潜藏规律,把脉城市健康脉搏,辅助城市管理、规划决策和应急响应。依托"城市脉动"基本理念,针对城市交通拥堵、城乡垃圾堆放、城市热岛涌现、社会案件频发等常见"城市病",融合数据挖掘技术和深度学习手段对长序列时空大数据进行分析,揭示"城市脉动"变化规律并进行可视化展示,最终为城市规划和管理决策者提供科学指导,提升智慧城市公共服务效率。     

基于签到数据的用户空间出行相似性度量方法研究

近年来,国内外类似街旁、人人、Foursquare、Gowalla等基于地理位置的移动社交网络(LBSN)发展迅猛,大量用户通过这些服务以签到的方式记录时空行为轨迹,这些个体行为轨迹数据为我们研究用户行为模式以及探究其内在规律提供了巨大的机会和挑战。然而,LBSN用户的相似性并没有从地理位置以及用户轨迹加以考虑,本文提出了基于格网划分的方式对用户空间出行进行相似性分析,通过用户轨迹建模以及相似序列匹配,探索用户出行轨迹的空间相似性度量方法并评估相似权重,最后通过用户好友关系与相似性权重的比对,证明了该方法的有效性。     

近20年东莞市城市扩张的时空特征分析

深入分析建设用地演变过程,掌握城市扩张不同阶段的时空特征,对科学推进国土空间规划编制实施具有重要意义.基于多时相卫星遥感影像来解译东莞市建设用地,使用重心空间轨迹模型及空间扩张象限分析法,实现对东莞市近20年来城市扩张的时空特征分析.结果表明:2000—2020年,东莞市建设用地面积增加显著,城市扩张明显,部分区域的建...     

耦合手机信令数据和房价数据的城市不同经济水平人群行为活动模式研究

有效分析城市不同经济水平人群的分布特征和活动模式对优化城市资源配置和揭示空间隔离现象有着极高的价值。但人群活动和社会经济等级数据较敏感,使得以往研究仅停留在宏观层面,难以合理划分人群经济等级并对其空间分布和活动模式进行定量分析。本研究以深圳为研究区,基于空间位置关联分析方法,耦合手机信令数据和细尺度房价数据实现了人群经济水平的准确划分,通过计算活动指标定量的分析了不同经济水平人群的空间分布和行为活动特征。研究表明：深圳市不同经济水平人群活动分布与各行政区经济发展相关,呈现“南高北低,西高东低”的格局;深圳市不同经济水平人群之间活动模式存在差异,活动范围、出行距离、出行速度与经济水平存在正向相关;高经济水平人群职住地点相距较远,存在跨行政区分布的现象。本研究分析了城市不同经济水平人群的空间分布特征和活动模式,对城市规划和解决社会不平等问题具有重要的参考价值。     

智能卡和出租车轨迹数据中蕴含城市人群活动模式的差异性分析

当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据（公交和地铁刷卡）和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性：① 采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现：① 2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;② 2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③ 2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④ 从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。